サンプリング制御とデータ補完による行動認識システムの省電力化手法

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  • サンプリング セイギョ ト データ ホカン ニ ヨル コウドウ ニンシキ システム ノ ショウ デンリョクカ シュホウ
  • A Method for Energy Saving on Context-aware System by Sampling Control and Data Complement

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近年，計算機の小型化・軽量化によりコンピュータを装着するウェアラブルコンピューティングに注目が集まっている．ウェアラブルコンピューティング環境では，複数の装着型センサを用いてユーザの動作や状態を認識し，多様なサービスが提供される．ユーザの細かい動作や状態を認識するためには複数のセンサを用いることが一般的であるが，従来のアーキテクチャは消費電力と認識精度の観点から見ると最適であるとはいえない．そこで，本論文では，装着型加速度センサのサンプリング周波数を制御することで行動認識システムの消費電力を低減させる手法を提案する．提案システムではサンプリング周波数の低下によって生じる欠損データを補完し，サンプリング周波数を一定に保つ機構を持つため，認識精度を維持しつつ消費電力を削減できる．

The downsizing of computers has led to wearable computing that has attracted a great deal of attention. In wearable computing environments, a wearable computer runs various applications using various wearable sensors. In the research area of context-awareness, though various systems use multiple accelerometers to recognize minute motions and states, conventional architecture has a room to be optimized from the viewpoint of energy consumption and accuracy. In this paper, we propose a context-aware system that reduces energy consumption by controlling the sampling frequency of wearable sensors. Even if the sampling frequency changes, no extra configurations on recognition and learning algorithm are required because the missing data for controlled sensors are complemented by our proposed algorithm. By using our system, energy consumption can be reduced without large loss in accuracy.

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